なぜ富士通は台湾を選んだのか？ 認知症AI「aiGait」が示す、国境を超える介護テックの新戦略：「台湾で磨き、世界へ展開」富士通の歩行パターンから将来の疾病リスク評価、認知症AI開発が教える、グローバル市場攻略の新しい地図

471万人が待つ日本より、35万人の台湾を選んだ理由：富士通aiGaitに見る、社会課題解決ビジネスの真髄

どーも、セオドアアカデミーです。
　471万人の認知症患者を抱える日本を横目に、富士通があえて35万人の台湾市場を「最初の舞台」に選んだ理由をご存じですか？
　今回は、富士通とAcer Medicalが共同開発する歩行解析AI「aiGait」を軸に、社会課題解決ビジネスがたどる「逆説の戦略」と、介護・医療DXに潜む現場の悲鳴、そして数字では語られないグローバル展開の設計図を、多角的に読み解きます。

「謎」に見える選択

富士通が2025年7月16日に発表した、台湾Acer Medicalとの協業。
　骨格認識AIを搭載した歩行解析システム「aiGait powered by Uvance」を共同開発し、2025年中に台湾全土の高齢者ケア施設へ導入する計画です。

ここで、誰もが抱く素朴な疑問があります。「なぜ、台湾なのか？」

2025年時点で、日本の認知症患者数は471.6万人。
　厚生労働省の最新推計によれば、2050年には586.6万人に達する見込みです。一方、台湾の認知症患者数は2024年時点で約35万人。2041年には約68万人に達するとはいえ、市場規模だけを見れば日本の10分の1以下です。

「自国に巨大な市場があるのに、なぜ海を渡る必要があるのか？」

この問いに対する答えは、単なる市場規模の比較では見えてきません。
　ビジネス戦略、技術の社会実装、医療・介護現場の深い課題、そして富士通が掲げる「Uvance」という経営思想が、複雑に絡み合っているのです。

台湾という「実験場」の価値

実は、台湾を選んだ理由の第一は、「最良のテストベッド（実証実験場)」だからです。

台湾は日本と同様、あるいはそれ以上のスピードで高齢化が進行しています。
　台湾国立衛生研究所の調査によれば、65歳以上の認知症患者数は2024年の約35万人から2041年には約68万人へと、わずか17年で約2倍に膨れ上がります。この急激な増加ペースは、日本と酷似しています。

つまり、台湾は「日本と同じ社会課題を、同じようなスピード感で抱えている」のです。ここで技術を磨けば、日本市場への逆輸入がスムーズに進みます。さらに、同様の課題を抱える韓国、中国、シンガポールといったアジア諸国への展開も視野に入ります。

そして、もう一つ重要なのが、台湾の「受容性の高さ」です。
　台湾は政府・民間ともにデジタル技術や医療AIの導入に非常に積極的です。ITインフラが整い、国民のデジタルリテラシーも高い。新しいテクノロジーを「まず試してみる」という土壌があるため、スピード感を持った導入（2025年中に全土の施設へ）が可能になります。

日本の医療・介護現場では、新技術導入までに関係者調整や法規制のクリア、現場の意識改革など、多くのハードルがあります。台湾で実証を重ね、エビデンス（証拠）を積み上げてから日本市場に参入する──。これは、極めて合理的な順序なのです。

TUGテストの限界と、現場の声

さて、aiGaitが解決しようとしている課題とは何でしょうか？ それは、介護・医療現場で長年使われてきた「TUGテスト」の限界です。

TUG（Timed Up and Go）テストとは、椅子から立ち上がり、3メートル先のコーンを回って再び座るまでの時間を計測する、非常にシンプルな評価方法です。高齢者の転倒リスクや運動機能を測る指標として、日本整形外科学会も運動器不安定症の診断基準に採用しています。

しかし、このTUGテストには決定的な弱点があります。
それは、「評価者の経験や主観によって結果にバラつきが生じる」という点です。

ストップウォッチで時間を測るだけでは、「歩行速度」「歩幅」「左右のバランス」「ふらつきの度合い」といった詳細な情報は記録できません。
　ベテランの理学療法士が見れば「あ、この人は左足の踏み出しが弱い」と気づけても、それを客観的なデータとして記録し、他の職員と共有することは困難です。

ある介護施設の看護師はこう語ります。「利用者さんの『なんとなくふらついている』という感覚はあるんです。でも、それを数値化できないから、医師に報告しても『様子を見ましょう』で終わってしまう。もっと早く介入できれば、転倒や骨折を防げたのに、と思うことが何度もあります」

この「もどかしさ」こそが、現場の切実な声なのです。

aiGaitが生み出す「定量化」の力

富士通の骨格認識AIは、この課題を根本から解決します。

aiGaitは、スマートフォンやタブレットで撮影した動画から、立つ・座る・歩くといった日常動作を解析し、歩行速度、歩幅、左右のバランス、関節の角度変化といった詳細なデータを自動で抽出します。

重要なのは、「非接触」で「客観的」に測定できる点です。高齢者の身体にセンサーを取り付ける必要はなく、介護者がスマートフォンで数秒間撮影するだけ。評価者の経験や主観に左右されない、再現性の高いデータが得られます。

富士通の骨格認識AI技術は、もともと体操競技のAI採点支援システムで培われたものです。世界初で唯一、国際機関が公認する競技用AI採点サポートの実績を持ち、0.1秒単位での微細な動作解析が可能です。

さらに驚くべきは、AIの学習効率です。「Zero-Annotation 3Dデータ生成技術」により、従来は数か月かかっていたデータの手動作業を、数時間で完了させることができます。学習期間を1000分の1に短縮したのです。

この技術により、aiGaitは「先月より歩行速度が0.1m/s低下した」「右足の踏み出しが3センチ短くなった」といった微細な変化を検知できます。これが、認知症やパーキンソン病の「兆候」の早期把握に繋がるのです。

Uvance戦略という経営の本質